Sut y gall dadansoddiad Data Mawr helpu i drechu'r coronafirws a sut y gall technolegau dysgu peiriannau ganiatáu inni ddadansoddi llawer iawn o ddata? Mae Nikolai Dubinin, gwesteiwr sianel Youtube Industry 4.0 yn ceisio atebion i'r cwestiynau hyn.
Dadansoddiad data mawr yw un o'r ffyrdd mwyaf pwerus o olrhain lledaeniad y firws a threchu'r pandemig. 160 mlynedd yn ôl, digwyddodd stori a oedd yn dangos yn glir pa mor bwysig yw casglu data a'i ddadansoddi'n gyflym.
Map o ledaeniad coronafirws ym Moscow a rhanbarth Moscow.
Sut ddechreuodd y cyfan? 1854 Ardal Soho Llundain yn cael ei tharo gan achos o golera. Mae 500 o bobl yn marw mewn deg diwrnod. Nid oes unrhyw un yn deall ffynhonnell lledaeniad y clefyd. Bryd hynny, y gred oedd bod y clefyd yn cael ei drosglwyddo oherwydd anadliad aer afiach. Newidiodd popeth y meddyg John Snow, a ddaeth yn un o sylfaenwyr epidemioleg fodern. Mae'n dechrau cyfweld â thrigolion lleol ac yn rhoi pob achos o'r clefyd a nodwyd ar y map. Dangosodd ystadegau fod y rhan fwyaf o'r meirw yn agos at safbibell Broad Street. Nid aer, ond dŵr wedi'i wenwyno gan garthffosiaeth a achosodd yr epidemig.
Mae gwasanaeth Tectonix yn dangos, gan ddefnyddio'r enghraifft o draeth ym Miami, sut y gall torfeydd effeithio ar ledaeniad epidemigau. Mae'r map yn cynnwys miliynau o ddarnau o ddata dienw gyda geolocation yn dod o ffonau smart a thabledi.
Nawr dychmygwch pa mor gyflym y mae'r coronafirws yn lledaenu ar draws ein gwlad ar ôl tagfa draffig ym metro Moscow ar Ebrill 15. Yna gwiriodd yr heddlu docyn digidol pob person a aeth i lawr i'r isffordd.
Pam fod angen pasys digidol arnom os na all y system ymdopi â'u dilysu? Mae yna hefyd gamerâu gwyliadwriaeth.
Yn ôl Grigory Bakunov, cyfarwyddwr lledaenu technoleg yn Yandex, mae'r system adnabod wynebau sy'n gweithredu heddiw yn cydnabod 20-30 fps ar un cyfrifiadur. Mae'n costio tua $10. Ar yr un pryd, mae 200 o gamerâu ym Moscow. Er mwyn gwneud i'r cyfan weithio yn y modd go iawn, mae angen i chi osod tua 20 mil o gyfrifiaduron. Nid oes gan y ddinas y math hwnnw o arian.
Ar yr un pryd, ar Fawrth 15, cynhaliwyd etholiadau seneddol all-lein yn Ne Korea. Roedd y ganran a bleidleisiodd dros yr un mlynedd ar bymtheg diwethaf yn uwch nag erioed - 66%. Pam nad ydyn nhw'n ofni lleoedd gorlawn?
Mae De Korea wedi llwyddo i wrthdroi datblygiad yr epidemig o fewn y wlad. Roedd ganddyn nhw brofiad tebyg eisoes: yn 2015 a 2018, pan oedd achosion o'r firws MERS yn y wlad. Yn 2018, fe wnaethant ystyried eu camgymeriadau dair blynedd yn ôl. Y tro hwn, gweithredodd yr awdurdodau yn arbennig o bendant a chysylltu data mawr.
Roedd symudiadau cleifion yn cael eu monitro gan ddefnyddio:
recordiadau o gamerâu gwyliadwriaeth
trafodion cardiau credyd
Data GPS o geir dinasyddion
Ffonau symudol
Roedd yn rhaid i'r rhai a oedd mewn cwarantîn osod cymhwysiad arbennig a oedd yn rhybuddio'r awdurdodau am droseddwyr. Roedd yn bosibl gweld yr holl symudiadau gyda chywirdeb o hyd at funud, a hefyd i ddarganfod a oedd pobl yn gwisgo masgiau.
Y ddirwy am drosedd oedd hyd at $ 2,5 mil. Mae'r un cymhwysiad yn hysbysu'r defnyddiwr os oes pobl heintiedig neu dyrfa o bobl gerllaw. Mae hyn i gyd ochr yn ochr â phrofion torfol. Roedd hyd at 20 o brofion yn cael eu gwneud yn y wlad bob dydd. Mae 633 o ganolfannau sy'n ymroddedig i brofion coronafirws yn unig wedi'u sefydlu. Roedd yna hefyd 50 o orsafoedd mewn meysydd parcio lle gallech chi sefyll y prawf heb adael eich car.
Ond, fel y mae newyddiadurwr gwyddoniaeth a chrëwr y porth gwyddoniaeth N + 1 Andrey Konyaev yn nodi'n gywir, Bydd y pandemig yn mynd heibio, ond bydd data personol yn aros. Bydd y wladwriaeth a chorfforaethau yn gallu olrhain ymddygiad defnyddwyr.
Gyda llaw, yn ôl y data diweddaraf, roedd y coronafirws yn fwy heintus nag yr oeddem yn ei feddwl. Mae hon yn astudiaeth swyddogol gan wyddonwyr Tsieineaidd. Daeth yn hysbys y gellir trosglwyddo COVID-19 o un person i bump neu chwech o bobl, ac nid dau neu dri, fel y tybiwyd yn flaenorol.
Cyfradd heintiad y ffliw yw 1.3. Mae hyn yn golygu bod un person sâl yn heintio un neu ddau o bobl. Cyfernod cychwynnol yr haint â coronafirws yw 5.7. Mae marwolaethau o'r ffliw yn 0.1%, o coronafirws - 1-3%.
Cyflwynir y data ar ddechrau mis Ebrill. Mae llawer o achosion yn mynd heb eu diagnosio oherwydd nad yw'r person yn cael ei brofi am coronafirws neu fod y clefyd yn asymptomatig. Felly, ar hyn o bryd mae'n amhosibl dod i gasgliadau am y niferoedd.
Technolegau dysgu peiriant yw'r rhai gorau am ddadansoddi llawer iawn o ddata ac maent yn helpu nid yn unig i olrhain symudiadau, cysylltiadau, ond hefyd:
gwneud diagnosis o coronafirws
chwilio am feddyginiaeth
chwilio am frechlyn
Mae llawer o gwmnïau'n cyhoeddi atebion parod yn seiliedig ar ddeallusrwydd artiffisial, a fydd yn canfod coronafirws yn awtomatig nid trwy ddadansoddiad, ond, er enghraifft, trwy belydr-X neu sgan CT o'r ysgyfaint. Felly, mae'r meddyg yn dechrau gweithio ar unwaith gyda'r achosion mwyaf difrifol.
Ond nid oes gan bob deallusrwydd artiffisial ddigon o ddeallusrwydd. Ddiwedd mis Mawrth, lledaenodd y cyfryngau y newyddion y gallai algorithm newydd gyda chywirdeb o hyd at 97% bennu'r coronafirws trwy belydr-X o'r ysgyfaint. Fodd bynnag, daeth i'r amlwg bod y rhwydwaith niwral wedi'i hyfforddi ar ddim ond 50 o ffotograffau. Mae hynny tua 79 yn llai o luniau nag sydd eu hangen arnoch i ddechrau adnabod y clefyd.
Mae DeepMind, is-adran o riant-gwmni Google Alphabet, eisiau ail-greu strwythur protein firws yn llwyr gan ddefnyddio AI. Ddechrau mis Mawrth, dywedodd DeepMind fod ei wyddonwyr wedi dod i ddealltwriaeth o strwythur proteinau sy'n gysylltiedig â COVID-19. Bydd hyn yn helpu i ddeall sut mae'r firws yn gweithio ac yn cyflymu'r broses o chwilio am iachâd.
Beth arall i'w ddarllen ar y pwnc:
- Sut Mae Technoleg yn Rhagweld Pandemig
- Map coronafirws arall ym Moscow
- Sut mae rhwydweithiau niwral yn ein holrhain?
- Y byd ôl-coronafeirws: A fyddwn ni'n wynebu epidemig o bryder ac iselder?
Tanysgrifiwch a dilynwch ni ar Yandex.Zen - technoleg, arloesi, economeg, addysg a rhannu mewn un sianel.